摘要：飛鳥和無人機是威脅機場凈空區(qū)的兩大危險源。通過梳理雷達、光電、無線電偵測、聲學等主流的飛鳥與非合作無人機目標探測技術，總結國內外典型系統(tǒng)及目標識別分類算法的最新研究進展。在目標分類模型方面，深度學習網絡已經脫穎而出，成為一個備受關注的研究方向。基于對各類傳感器數據特點的分析，提出機場凈空區(qū)飛鳥與無人機多源融合探測方案。該方案以雷達數據為主體、其他幾類數據為輔，通過數據級、特征級和決策級的分級融合，實現飛鳥與無人機目標的多源融合探測識別。

本方案聚焦解決低空安全治理技術不見底、體系能力弱等問題，解決特大型城市無人機廣域識別難題：按照“目標監(jiān)測-行為識別-管理體系”依次回答“是不是無人機、是不是違法飛行、能不能管的住”三個現實迫切問題。

我們將自主搭建機場凈空區(qū)無人機防御系統(tǒng)平臺，該平臺可實現全域覆蓋、自動探測防御，并將實現可視化調度原有反制設備及安保力量。在機場凈空區(qū)無人機防御系統(tǒng)平臺中， 堅持“智能互聯(lián)，無人值守，精準識別，零干擾”的理念。